QPU(양자 처리 장치)란 무엇인가요?

양자 컴퓨터의 양자 연산 부분을 포함하고 있는 QPU는 기후 변화, 의약 개발, 인공 지능 AI와 같은 인류가 직면한 어려운 문제를 해결하는 데 활용될 수 있습니다.

기존 컴퓨팅에서 중앙처리장치(CPU)를 "컴퓨터의 두뇌"라고 생각할 수 있는 것과 마찬가지로, 양자 처리 장치는 양자 컴퓨팅 시스템의 "두뇌"와 같은 기능을 합니다. CPU가 단순한 칩 그 이상이며 여러 다른 구성 요소를 포함하는 것처럼, QPU에는 메모리에 명령을 보관하고, 인풋 및 아웃풋 신호를 증폭 및 관리하고, 노이즈에서 신호를 분리하는 데 사용되는 제어 전자 장치 및 클래식 컴퓨팅 하드웨어뿐만 아니라 물리적 계산 큐비트가 포함되어 있습니다. 

QPU는 모든 양자 컴퓨터의 핵심 구성 요소이며 양자 칩은 QPU의 핵심 구성 요소입니다. IBM에서 양자 칩은 초전도 부품으로 조각된 다층 반도체입니다. 이러한 구성 요소는 양자 계산을 수행하는 데 사용되는 물리적 큐비트입니다. 이 칩은 큐비트, 판독 공진기 및 인풋과 아웃풋을 위한 여러 배선 계층을 특징으로 하는 여러 계층으로 더 나뉩니다. 

QPU에는 다양한 구성으로 배치된 물리적 큐비트와 이를 제자리에 고정하는 구조로 구성된 일반 컴퓨터 칩(양자 데이터 평면이라고도 함)과 크기가 비슷한 양자 칩이 포함되어 있습니다. 칩은 희석 냉장고에서 절대 영도에 가까운 저온 온도에서 보관됩니다.

QPU에는 인풋 및 아웃풋에 필요한 제어 전자 장치 및 기존 컴퓨팅 하드웨어도 포함됩니다. 이러한 구성 요소 중 일부는 희석 냉장고 안에 있고 다른 구성 요소는 희석 냉장고 옆 실온의 랙에 보관합니다.

QPU는 컴퓨터 프로세서 장치 중에서 고유합니다. CPU와 달리 양자 프로세서는 양자 물리학을 활용하여 데이터를 다르게 저장하고 처리합니다. 기존 CPU는 이진 비트를 사용하여 데이터를 0 또는 1로 저장합니다.

큐비트는 0과 1로 이진 정보를 저장할 수 있지만 중첩을 포함할 수도 있습니다. 즉, 0과 1의 특수 조합을 저장할 수 있습니다. QPU는 또한 기존 컴퓨터가 복제하기 어려운 방식으로 정보를 처리할 수 있게 해주는 몇 가지 다른 주요 양자 원리를 활용합니다.

컴퓨터 과학의 세대적 진보를 대표하는 QPU는 가장 강력한 슈퍼컴퓨터보다 양자 알고리즘을 더 잘 처리하도록 설계되었습니다. 대규모 양자 계산에 최적화된 QPU는 CPU를 대체하기 위한 것이 아닙니다. 대신 QPU는 CPU 및 그래픽 처리 장치(GPU)와 함께 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에 통합되고 있습니다. 

에코시스템을 위한 양자 중심 슈퍼컴퓨터에서는 각 유형의 프로세서가 다르게 기능하며 에코시스템에서 다양한 유형의 계산을 처리하는 데 사용됩니다.

• CPU: 중앙 처리 장치(CPU)는 입력을 순차적으로 처리하여 선형 방식으로 작업을 수행하며 다양한 시스템 구성 요소에서 데이터 관리와 같은 높은 수준의 제어 작업에 가장 적합합니다.

• GPU: 그래픽 처리 장치(GPU)는 대량의 작업을 동시에 병렬로 처리하는 데 탁월합니다. GPU는 양자 시스템에서 잠재적으로 QPU에서 일정량의 처리 워크로드를 오프로드하는 데 사용될 수 있습니다.

• NPU: 신경 처리 장치(NPU)는 인간 두뇌의 기능을 모방하며 일반적으로 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI)에 사용되는 특정 유형의 계산과 관련된 복잡한 작업에 사용됩니다.

• QPU: 양자 처리 단위(QPU)는 큐비트를 사용하여 정보를 처리하며 복잡한 양자 알고리즘을 수행하도록 설계되었습니다. 양자 QPU는 매우 복잡한 특정 문제에 가장 적합하며, 오늘날 유망한 양자 알고리즘 중 다수는 정확한 답 대신 확률적 솔루션을 제공합니다.

20세기에는 이론적인 개념으로만 여겨졌지만, 최근 양자 기술의 발전으로 QPU 개발이 급증하고 있습니다. 오늘날 IBM은 특정 문제를 해결하기 위해 기존의 모든 슈퍼컴퓨팅 방법을 능가하는 성능을 갖춘 양자 이점을 달성할 수 있는 실행 가능한 QPU를 개발하기 위해 컴퓨터 과학의 한계를 뛰어넘고 있습니다. IBM의 개발자들은 이미 양자 유틸리티가포함된 QPU와 양자 하드웨어를 제공하고 있으며, 이를 통해 무차별 고전 시뮬레이션의 범위를 넘어서는 양자 회로에 안정적이고 정확한 아웃풋을 제공할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 

양자 컴퓨팅은 양자 역학의 힘을 활용하여 가장 강력한 슈퍼컴퓨터조차도 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 고전 컴퓨터에는 수십만 년이 걸릴 수 있는 큰 소수를 인수분해하는 것과 같은 작업은 이론적으로 충분히 강력한 양자 컴퓨터를 사용하면 몇 분 만에 완료할 수 있습니다. 

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 다르게 정보를 처리합니다. 논리 규칙에 따라 복잡한 계산의 모든 단계를 계산해야 하는 기존 컴퓨터와 달리 큐비트로 만든 양자 회로는 양자 연산과 동시에 데이터 세트의 많은 항목을 처리할 수 있어 특정 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공하고 잠재적으로 효율성을 몇 배나 향상시킬 수 있습니다. 

기존 컴퓨팅: 

• 일반적인 다목적 컴퓨터 및 장치에서 사용됩니다.
• 정보를 0 또는 1이라는 불연속적인 상태의 비트 단위로 저장합니다.
• 데이터를 논리적이고 순차적으로 처리합니다.

양자 컴퓨팅:

• 전문적이고 실험적인 양자 역학 기반 양자 하드웨어에서 사용
• 큐비트의 정보를 0, 1 또는 0과 1의 중첩으로 처리합니다.
• 병렬 인스턴스에서 양자 논리로 데이터를 처리하고, 양자 얽힘과 간섭에 의존합니다.

양자 프로세서는 클래식 컴퓨터와 같은 방식으로 수학 방정식을 수행하지 않습니다. 복잡한 계산의 모든 단계를 논리 규칙으로 계산해야 하는 기존 컴퓨터와 달리 큐비트로 만든 양자 회로는 양자 연산과 동시에 많은 데이터 세트 항목을 처리하여 특정 문제를 해결하고 잠재적으로 효율성을 수십 배 개선할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.

기존 컴퓨터는 트랜지스터를 사용하여 데이터를 바이너리 코드로 저장하고 처리하는 반면, QPU는 큐비트를 사용합니다. IBM® QPU는 고체 초전도 큐비트를 사용하여 데이터를 0, 1 또는 0과 1의 중첩으로 인코딩합니다. 큐비트 수가 증가함에 따라 모든 큐비트 값의 가능한 모든 조합도 중첩으로 유지될 수 있습니다. 이러한 위치 내에서 특정 큐비트가 얽힐 수 있으며, 이 경우 해당 값은 다른 큐비트에 종속되며 더 이상 독립적으로 작동하는 것으로 간주될 수 없습니다. 얽힌 큐비트 하나를 측정하면 다른 큐비트의 상태에 대한 정보가 즉시 제공됩니다. 얽힘은 양자 알고리즘을 실행하는 데 매우 유용한 툴입니다.

양자 계산이 끝나면 QPU와 지원 하드웨어에 의해 데이터가 바이너리로 변환되고, 중첩에 대한 기여도에 해당하는 확률로 각 큐비트에서 0 또는 1이 측정됩니다. 

양자 기술은 분자 큐비트라고 알려진 실제 입자 또는 입자의 동작을 모방한 하드웨어(예: 초전도 큐비트)를 사용하여 이진 비트가 할 수 없는 방식으로 계산을 수행할 수 있으며, 양자 시스템에만 있는 네 가지 핵심 원리를 통해 구현할 수 있습니다. 

1. 중첩: 중첩은 양자 입자나 시스템이 단 하나의 값만이 아니라 여러 가지 가능한 값의 조합을 나타낼 수 있는 상태입니다. 
2. 얽힘: 얽힘은 두 양자 입자가 일반적인 확률이 허용하는 것보다 더 강하게 상관관계를 맺는 과정입니다.
3. 비결합: 비결합은 양자 입자와 시스템이 붕괴, 붕괴 또는 변화하여 고전 물리학으로 측정 가능한 단일 상태로 변환되는 과정입니다.  
4. 간섭: 간섭은 서로 얽힌 양자 상태들이 상호 작용하여 더 높은 확률과 낮은 확률을 생성할 수 있는 현상입니다.

일반적으로 큐비트는 양자 입자(광자, 전자, 갇힌 이온 및 원자와 같은 물리적 우주의 가장 작은 알려진 구성 요소)를 조작 및 측정하거나 이러한 입자를 모방하는 시스템에 의해 생성됩니다.

• 초전도 큐비트: 극도로 낮은 온도에서 작동하는 초전도 재료로 만들어진 이 큐비트는 계산 수행 속도와 미세 조정된 제어 속도로 인해 선호됩니다. 

• 갇힌 이온 큐비트: 갇힌 이온은 큐비트로도 사용할 수 있으며 긴 일관성 시간과 고충실도 측정으로 유명합니다. 이온은 전하를 띤 원자입니다.

• 양자점: 양자점은 단일 전자를 포착하여 큐비트로 사용하는 소형 반도체로, 확장성 및 기존 반도체 기술과의 호환성 측면에서 유망한 잠재력을 제공합니다. 

• 광자: 광자는 광섬유 케이블을 통해 장거리 양자 정보를 전송하는 데 사용되는 개별 빛 입자로, 양자 통신 및 양자 암호화에 사용되고 있습니다. 

• 중성 원자: 레이저로 충전된 일반적으로 발생하는 중성 원자는 스케일링 및 작업 수행에 매우 적합합니다.

특정 유형의 큐비트는 특정 작업에 더 적합하지만 알려진 모든 큐비트는 여전히 매우 민감합니다. 기능적 양자 컴퓨터에 사용되는 QPU는 적절한 보정을 유지하고 외부 노이즈를 처리하기 위해 상당한 지원 하드웨어와 소프트웨어가 필요합니다. IBM의 Qiskit 소프트웨어 스택과 같은 소프트웨어 솔루션은 양자 및 기존 하드웨어 전반에서 오케스트레이션하고 필요한 양자 오류 처리를 수행하여 자동화를 통해 부정확한 판독을 제거하는 데 사용되는 툴을 제공합니다.

QPU 내부의 칩은 일반적인 CPU 또는 GPU의 칩과 거의 같은 크기이지만, 양자 컴퓨팅 시스템은 4도어 세단만큼 클 수 있습니다. 이 여분의 부피는 대부분 일관성을 유지하기 위해 큐비트를 우주 공간보다 낮은 온도로 냉각해야 하는 극저온 시스템과 냉장고에서 나옵니다. 또한 지시를 전달하고 적용하며 출력 값을 반환하는 데 사용되는 다른 고전적 구성 요소들도 포함하고 있으며, 이들은 상온에서 보관할 수 있습니다.  

양자 컴퓨터는 QPU로 구동되어 대규모 데이터 세트의 처리 속도를 높일 수 있는 잠재력과 함께 특정 복잡한 문제를 해결하는 데 탁월합니다. 신약 개발과 새로운 방식의 머신 러닝(ML) 수행부터 공급망 최적화, 복잡한 기후 데이터에 대한 시계열 모델링 수행에 이르기까지 양자 컴퓨팅은 많은 주요 산업에서 혁신을 가져올 열쇠가 될 수 있습니다.

QPU는 또한 다음과 같은 분야에서 오늘날 인류가 직면한 가장 복잡하고 어려운 문제를 해결하기 위해 양자 중심 슈퍼컴퓨팅에 사용될 것입니다. 

• 제약품: 분자 행동과 생화학 반응을 시뮬레이션할 수 있는 양자 컴퓨터는 새로운 생명을 구하는 약물과 의료 치료법의 연구 및 개발을 엄청나게 가속화할 수 있습니다. 

• 화학: 양자 컴퓨터가 의학 연구에 영향을 미칠 수 있는 것과 같은 이유로 위험하거나 파괴적인 화학 부산물을 완화하기 위한 아직 발견되지 않은 솔루션을 제공할 수도 있습니다. 양자 컴퓨팅은 석유화학 대안을 가능하게 하는 개선된 촉매 또는 기후를 위협하는 배출에 대처하는 데 필요한 탄소 분해에 대한 더 나은 프로세스로 이어질 수 있습니다. 

• 인공 지능과 머신 러닝: AI와 머신 러닝과 같은 관련 분야에 대한 관심과 투자가 증가함에 따라 연구자들은 AI 모델을 새로운 극한으로 끌어올리고, 기존 하드웨어의 한계를 시험하며 엄청난 에너지 소비를 요구하고 있습니다. 일부 양자 알고리즘이 데이터 세트를 새로운 방식으로 바라볼 수 있어 일부 머신 러닝 문제의 속도를 높일 수 있다는 증거가 있습니다.

• 재료과학: 많은 재료과학 문제는 본질적으로 양자적 특성을 지니고 있으며, 이 분야에서의 양자 속도 향상은 물질에 대한 근본적 이해부터 에너지 저장, 태양광 발전 등 산업적 문제에 이르기까지 다양한 영역에 이익을 가져올 잠재력을 갖고 있습니다.

• 최적화: 효율적인 리소스 최적화는 특정 산업에 가치를 제공합니다. 그러나 물류가 점점 더 복잡해짐에 따라 최적화는 더욱 어려워지고 있습니다. 양자 컴퓨터는 적어도 최적화에 유용한 방식으로 모든 솔루션을 병렬로 탐색하지 않습니다. 하지만 그렇다고 해서 기존 모델보다 더 나은 새로운 솔루션을 제공할 수 없다는 의미는 아닙니다. 양자가 최적화를 위한 가치를 제공할 수 있는 방법과 위치, 그리고 일정을 보여주는 새로운 연구 결과가 등장하고 있습니다. 실제로 우리는 일부 양자 근사 알고리즘이 다항식 시간 내에 효율적으로 실행되어 80% 최적의 솔루션을 제공한다는 것을 이미 알고 있습니다.